Conversational AI Challenges

Wéi vermeide gemeinsam Daten Erausfuerderungen am Gespréich AI

Mir hunn all interagéiert mat Conversational AI Uwendungen wéi Alexa, Siri a Google Home. Dës Uwendungen hunn eist alldeeglecht Liewen sou vill méi einfach a besser gemaach.

Conversational AI dréit d'Zukunft vun der moderner Technologie an erliichtert eng verstäerkte Kommunikatioun tëscht Mënschen a Maschinnen. Wann Dir en nahtlosen Chat-Assistent designt deen effektiv a präzis funktionnéiert, sollt Dir och bewosst sinn iwwer déi vill Entwécklungsfuerderungen déi Dir kéint begéinen.

Hei wäerte mir iwwer schwätzen:

  • Verschidde gemeinsam daten Erausfuerderungen
  • Wéi beaflossen dës Konsumenten?
  • Bescht Weeër fir dës Erausfuerderungen ze iwwerwannen, a méi.

Gemeinsam Daten Erausfuerderungen am Gespréich AI

Gespréich ai daten Erausfuerderungen

Baséierend op eis Erfarung mat Top Clienten a komplexe Projeten ze schaffen, hu mir eng Lëscht vun den heefegsten konversativen AI Daten Erausfuerderunge fir Iech zesummegesat.

  1. Diversitéit vu Sproochen

    Eng konversativ AI-baséiert Chat-Assistent ze bauen deen d'Diversitéit vu Sprooche këmmere kann ass eng grouss Erausfuerderung.

    Do sinn ongeféier 1.35 Milliarde Leit déi Englesch entweder als zweet Sprooch oder als Mammesprooch schwätzen. Dëst bedeit datt manner wéi 20% vun der Weltbevëlkerung Englesch schwätzt, wat de Rescht vun der Bevëlkerung an anere Sproochen wéi Englesch schwätzt. Also, wann Dir e Gespréichs-Chat-Assistent maacht, sollt Dir och d'Diversitéit vu Sproochfaktoren berücksichtegen.

  2. Sprooch Dynamismus

    All Sprooch ass dynamesch, a seng Dynamik erfaassen an en AI-baséiert Maschinnléieralgorithmus ze trainéieren ass net einfach. Dialekter, Aussprooch, Schlaang an Nuancen kann d'Fäegkeet vun engem AI Modell beaflossen.

    Wéi och ëmmer, déi gréissten Erausfuerderung fir eng AI-baséiert Applikatioun ass de mënschleche Faktor an der Sproochinput präzis z'entschlësselen. D'Mënschheet bréngt Gefiller an Emotiounen am Sträit, mécht et Erausfuerderung fir den AI Tool ze verstoen an ze reagéieren.

  3. Hannergrond Kaméidi

    Hannergrondgeräusche kënnen a simultane Gespréicher oder aner iwwerlappend Kläng sinn.

    Scrubbing Är Audio Sammlung vun interferéierend Hannergrondgeräischer wéi z Dierbellen, Hënn déi blaffen oder Kanner am Hannergrond schwätzen ass entscheedend fir den Erfolleg vun der Applikatioun.

    Donieft mussen dës Deeg AI Uwendungen mat konkurréiere Stëmmassistenten këmmeren, déi an de selwechte Raimlechkeeten präsent sinn. Et gëtt schwéier fir de Stëmmassistent tëscht mënschleche Stëmmbefehl an aner Stëmmassistenten z'ënnerscheeden wann dëst geschitt.

  4. Audio Sync

    Wann Dir Daten aus engem telefonesche Gespréich extrahéiert fir de virtuellen Assistent ze trainéieren, ass et méiglech den Uruffer an den Agent op zwou verschiddene Linnen ze hunn. Et ass vital Audios vu béide Säiten ze hunn fir ze synchroniséieren, a Gespréicher ageholl ouni all Datei ze kräizen.

  5. Mangel u Domain-spezifesch Donnéeën

    Eng AI-baséiert Applikatioun soll och Domain-spezifesch Sprooch veraarbecht. Och wann Stëmmassistenten aussergewéinlech Verspriechen weisen natierlech Sproochveraarbechtung, et ass nach hir Dominanz iwwer d'Industriespezifesch Sprooch ze beweisen. Zum Beispill gëtt allgemeng keng Äntwerten op Domain-spezifesch Froen iwwer Autos- oder Finanzindustrie.

Off-the-shelf Voice / Speech / Audio Datasets fir Äre Gespréich AI Modell méi séier ze trainéieren

Wéi beaflossen dës Erausfuerderunge Konsumenten?

Conversational AI Chat Assistenten kënnen ähnlech wéi Text-baséiert Sich sinn. Awer, e Basisdifferenz tëscht deenen zwee existéiert. An Text-baséiert Sich Ënnerstëtzung bitt d'Applikatioun eng Lëscht vun relevante Sichresultater, aus deenen de Benotzer ka wielen, wat de Benotzer vill erfuerderlech Flexibilitéit gëtt fir eng vun den Optiounen ze wielen.

Awer an enger konversativer AI kréien d'Benotzer allgemeng net méi wéi eng Optioun, a si erwaarden och datt d'Applikatioun dat bescht Resultat gëtt.

Wann d'kënschtlech Intelligenz-Tool mat Datenbias kënnt, wäert d'Resultat sécher net korrekt oder zouverlässeg sinn. D'Resultater kéinte vu Popularitéit beaflosst ginn an net vu Benotzerfuerderunge, wat d'Resultat iwwerflësseg mécht.

D'Léisung: D'Erausfuerderunge während der Datesammlungsphase iwwerwannen

Den éischte Schrëtt an der Bekämpfung vun der Ausbildungsbias wier Bewosstsinn an Akzeptanz. Wann Dir wësst datt Ären Dataset mat Viraussetzunge besat ka ginn, sidd Dir gebonnen fir Korrekturaktiounen ze huelen.
Iwwerwannen ai daten Erausfuerderungen

De nächste Schrëtt wier proaktiv Kontrollen un de Benotzer ze liwweren fir d'Astellunge z'änneren fir d'Bias direkt ze kompenséieren. Oder, Feedback kann an de System geschloen ginn fir Biasproblemer proaktiv ze reduzéieren.

Reduzéiert Hannergrondgeräischer, simultan Gespréicher, a Multi-People Handhabung erfuerdert verstäerkte Stëmmidentifikatiounstechniken. De System soll och trainéiert ginn fir de kontextuelle Gespréich a Wierder oder Ausdréck ze verstoen.

D'Kapazitéit fir net-mënschlech Stëmmen z'identifizéieren kann och verbessert ginn wann de System agefouert gëtt fir net registréiert Leit oder Stëmmen ze adresséieren.

Wann et ëm Diversitéit an de Sprooche kënnt, läit d'Léisung an der Erhéijung vun der Unzuel vun de Sproochdatensetze fir de Modell ze trainéieren. Also, wann d'Entreprisen d'Zuel vun de Systemer wuessen fir grouss Sproochmäert ze këmmeren, kann d'Sprooch Diversitéit nahtlos erreecht ginn.

Virdeeler vun enger Aarbecht mat externen Ubidder

Et gi verschidde Virdeeler fir mat externen Ubidder ze schaffen well se hëllefen e puer vun de Gespréichsdatensammlung Erausfuerderungen ze reduzéieren.

Schafft mat erfuerene Drëtt-Partei Ubidder bitt méi Käschteeffizienz an Zouverlässegkeet. Et ass rentabel fir kréien Qualitéit Datesätz vun zouverlässeg Ubidder amplaz d'Datesammlung vun Open-Source Gespréich AI Trainingsdatesets ze kréien.

Och wa Biases gebonnen sinn an all Datasetze präsent ze sinn, mat engem externen Verkeefer, kënnt Dir d'Käschte reduzéieren, déi mat der Ëmaarbechtung oder der Ausbildung vun Ärem Modell verbonne sinn, wéinst Datendiskrepanzen an exzessive Sproochebias.

En erfuerene Verkeefer hëlleft Iech och Zäit ze spueren Daten Sammlung a korrekt Annotatioun. En externe Verkeefer wäert déi erfuerderlech Sproochexpertise hunn fir AI Modeller z'entwéckelen déi méi nei Mäert fir Äert Geschäft opmaachen kënnen.

E Verkeefer kann qualitativ héichwäerteg, personaliséierbar Datesätz ubidden, déi Äre Modellvirléiften an Ufuerderunge passen. Net all pre-verpackt Datesammlung an Annotatiounsléisungen kënnen zu Ärem Gonschten funktionnéieren wann Dir e verstäerkte Clientsservice kuckt, méi héich Konversiounsraten a reduzéierte Geschäftskäschte.

Mir hunn d'Gespréichsdaten Ären AI Modell brauch.

Als trauen an erfuerene Fournisseur, Shaip huet eng massiv Sammlung vun konversativ AI Datesätz fir all Zorte vu Maschinn Léieren Modeller. Ausserdeem liwwere mir och ganz personaliséiert Gespréichsdaten a verschiddene Sproochen, Dialekter a Vernaculars. Wann Dir eng zouverlässeg a präzis AI-baséiert Chat Support Applikatioun wëllt entwéckelen, hu mir all Tools déi Äre Projet e Succès maachen.

Sozial Share